Descrição e Responsabilidades
Seja parte de uma empresa de tecnologia que desenvolve soluções analíticas avançadas, unindo ciência de dados, inovação e simplicidade para resolver problemas reais. Atuamos com foco em oferecer insights em tempo real, otimizar processos, identificar riscos e prevenir fraudes, sempre com suporte especializado nas áreas tributária, jurídica e de Data Science.
Nossa missão é entregar resultados concretos, com inovação, pensamento fora da caixa e compromisso em simplificar o complexo.
Atividades e Responsabilidades:
- Desenvolver modelos de Machine Learning supervisionados e não supervisionados para detecção de ameaças cibernéticas;
- Construir pipelines de preparação e transformação de dados para treinamento e inferência de modelos;
- Desenvolver estratégias de feature engineering, feature selection e de otimização de Threshold para melhorar desempenho e robustez dos modelos;
- Realizar tuning de hiperparâmetros;
- Avaliar modelos utilizando métricas de machine learning adequadas ao contexto de segurança;
- Trabalhar com dados desbalanceados e cenários de baixa ocorrência de eventos;
- Monitorar modelos de Machine Learning em produção, acompanhando métricas, drift e degradação de performance;
- Apoiar a evolução contínua e manutenção dos modelos implantados em produção;
- Colaborar com times multidisciplinares na investigação e mitigação de incidentes.
Requisitos
- Experiência prática em Machine Learning.
- Conhecimento em algoritmos supervisionados e não supervisionados.
- Experiência com Python para análise de dados e desenvolvimento de modelos.
- Conhecimento em bibliotecas como pandas, scikit-learn, numpy e matplotlib/seaborn.
- Experiência com tratamento, transformação e análise de grandes volumes de dados.
- Conhecimento em avaliação e validação de modelos de Machine Learning.
- Experiência com preparação de dados, feature engineering, feature selection e tunagem de hiperparâmetros
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística, Matemática, Engenharia Elétrica ou áreas correlatas. Pós-graduação ou mestrado em áreas de IA/ML é um diferencial.
Desejável:
- Experiência em detecção de anomalias.
- Experiência com modelos como Isolation Forest e Autoencoders.
- Conhecimento em Séries Temporais.
- Experiência com ElasticSearch ou ferramentas de análise de logs.
- Conhecimento em deploy de modelos de Machine Learning.
- Experiência com monitoramento de modelos de Machine Learning e detecção de drift.
Benefícios
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2026-05-26
2026-05-27
Confidencial